Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-11 09:59 UTC

dfrostar / neuralmind

Persistent memory for AI coding agents. Your agent learns your codebase the way a senior engineer would — what files go together, what you usually edit next. Works with Claude Code, Cursor, Cline, Continue. 100% local. (Side effect: 12-50× cheaper code questions.)

Python · HTMLВласна ліцензія★ 29 зірок⑂ 1 форкз квіт. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаВебінтерфейсяк це визначено
#ai#ai-coding#knowledge-graph#llm#mcp#semantic-search#token-reduction#agent-memory#claude-code#cursor#hebbian-learning#local-first#markov-chain#persistent-memory#synapse-layer#directional-transitions#next-file-prediction#developer-tools#graph-view#obsidian-style

dfrostar/neuralmind має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — AI Readiness (91/100), найнижчий — Sustainability & Governance (52/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

81
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

81
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

dfrostОсобистий обліковий запис
0 підписників6 публічних репозиторіївз груд. 2023 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIneuralmind3.9.02 764897 днів томуagent-memoryai-coding-agentaudit-evidenceclaude-codeclinecode-drift-detectioncode-graphcode-intelligencecode-scoringcodexcompliance-annotationscontent-ingestioncontext-compressioncontrol-mappingcredential-redactioncursordeveloper-toolshealth-checkhebbian-learningimpact-analysisincremental-indexingintent-detectionknowledge-graphllm-toolslocal-firstmarkdown-corpus-searchmcpmcp-serverpattern-consistencypersistent-memorypre-commit-hookprogressive-context-disclosureragsecret-detectionsecret-scanningsemantic-code-searchsynapse-layerteam-memorytoken-reductiontree-sitter

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

83Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

79Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
15.2/36Ритм комітів — 22/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 229 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 229
human_commit_share0,85
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 98 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 7 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count98
latest_release_tagv3.9.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases1,3

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

54Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
23.5/60Зірки — 29 зірок
0/25Форки — 1 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1
stars29
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges7
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.9/80Щомісячні завантаження — 2 764 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesneuralmind
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 764
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

52Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

21У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 71% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,706

Реактивність на issue та PR

74Добрий
Як обчислюється оцінка
40.9/42Вирішення issue — закрито 97% issue
23.3/30Прийняття PR — злито 363/468 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs363
open_issues1
closed_issues38
prs_merged_7d10
prs_decided_7d10
prs_merged_30d37
prs_decided_30d38
issue_closed_ratio0,974
closed_unmerged_prs105
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
0/25Охоплення власника — 0 підписників у dfrostar
11.6/25Послужний список — 6 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_logindfrostar
public_repos6
account_age_days996
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 7 дн. тому
20/20Історія версій — 89 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesneuralmind
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish7

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 20 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://dfrostar.github.io/neuralmind/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, ai-coding, knowledge-graph, llm, mcp, semantic-search, token-reduction, agent-memory, claude-code, cursor, hebbian-learning, local-first, markov-chain, persistent-memory, synapse-layer, directional-transitions, next-file-prediction, developer-tools, graph-view, obsidian-style
has_wikiтак
homepagehttps://dfrostar.github.io/neuralmind/
docs_sitehttps://dfrostar.github.io/neuralmind/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

62Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

53Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 10 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,3

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages56
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:neuralmind@3.9.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 56 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

91Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 81 з 85 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share0,953
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes10 842

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
12.6/18Розгортання однією командою — tests/fixtures/sample_project_go/go.mod, tests/fixtures/sample_project_rust/Cargo.toml (домовленість інструментарію, без раннера задач)
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
11/11Статична перевірка типів — editors/vscode/tsconfig.json, site/tsconfig.json
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 32 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 4 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configseditors/vscode/tsconfig.json, site/tsconfig.json
agent_commit_share0,32
toolchain_manifeststests/fixtures/sample_project_go/go.mod, tests/fixtures/sample_project_rust/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0,04

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (editors/vscode/tsconfig.json, site/tsconfig.json)
54.2/55Керовані розміри файлів — 7/465 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes252 542
source_files_sampled465
oversized_source_files7

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — example
Використані вхідні дані
example_dirsexample
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

29зірок GitHub
2контриб'юторів
1 229комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
98релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-11 09:59 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities10 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 24
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPItoml>=0.10pyproject.toml
PyPImcp>=1.28.1,<3pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.4.0pyproject.toml
PyPIturbovec>=0.7pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.16pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.15pyproject.toml
PyPInumpy>=1.22pyproject.toml
PyPIchromadb>=0.4.0pyproject.toml
PyPItree-sitter>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-python>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-typescript>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-go>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-rust>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-java>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-c>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-cpp>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-c-sharp>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-ruby>=0.21.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-php>=0.22.0pyproject.toml
npmnext^15.5.23site/package.json
npmreact^18.3.1site/package.json
npmreact-dom^18.3.1site/package.json
Усі залежності 177

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 28 прямих і 149 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
npmnext15.5.23пряма
npmreact18.3.1пряма
npmreact-dom18.3.1пряма
PyPIchromadb—пряма
PyPIchromadb1.5.8пряма
PyPIcryptography—пряма
PyPImcp—пряма
PyPImcp2.1.1пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIonnxruntime—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPItokenizers—пряма
PyPItoml—пряма
PyPItoml0.10.2пряма
PyPItree-sitter—пряма
PyPItree-sitter-c—пряма
PyPItree-sitter-c-sharp—пряма
PyPItree-sitter-cpp—пряма
PyPItree-sitter-go—пряма
PyPItree-sitter-java—пряма
PyPItree-sitter-php—пряма
PyPItree-sitter-python—пряма
PyPItree-sitter-ruby—пряма
PyPItree-sitter-rust—пряма
PyPItree-sitter-typescript—пряма
PyPIturbovec—пряма
npm@alloc/quick-lru5.2.0непряма
npm@emnapi/runtime1.11.3непряма
npm@img/colour1.1.0непряма
npm@img/sharp-darwin-arm640.35.3непряма
npm@img/sharp-darwin-x640.35.3непряма
npm@img/sharp-freebsd-wasm320.35.3непряма
npm@img/sharp-libvips-darwin-arm641.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-darwin-x641.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linux-arm1.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linux-arm641.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linux-ppc641.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linux-riscv641.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linux-s390x1.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linux-x641.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linuxmusl-arm641.3.2непряма
npm@img/sharp-libvips-linuxmusl-x641.3.2непряма
npm@img/sharp-linux-arm0.35.3непряма
npm@img/sharp-linux-arm640.35.3непряма
npm@img/sharp-linux-ppc640.35.3непряма
npm@img/sharp-linux-riscv640.35.3непряма
npm@img/sharp-linux-s390x0.35.3непряма
npm@img/sharp-linux-x640.35.3непряма
npm@img/sharp-linuxmusl-arm640.35.3непряма
npm@img/sharp-linuxmusl-x640.35.3непряма
npm@img/sharp-wasm320.35.3непряма
npm@img/sharp-webcontainers-wasm320.35.3непряма
npm@img/sharp-win32-arm640.35.3непряма
npm@img/sharp-win32-ia320.35.3непряма
npm@img/sharp-win32-x640.35.3непряма
npm@jridgewell/gen-mapping0.3.13непряма
npm@jridgewell/resolve-uri3.1.2непряма
npm@jridgewell/sourcemap-codec1.5.5непряма
npm@jridgewell/trace-mapping0.3.31непряма
npm@next/env15.5.23непряма
npm@next/swc-darwin-arm6415.5.23непряма
npm@next/swc-darwin-x6415.5.23непряма
npm@next/swc-linux-arm64-gnu15.5.23непряма
npm@next/swc-linux-arm64-musl15.5.23непряма
npm@next/swc-linux-x64-gnu15.5.23непряма
npm@next/swc-linux-x64-musl15.5.23непряма
npm@next/swc-win32-arm64-msvc15.5.23непряма
npm@next/swc-win32-x64-msvc15.5.23непряма
npm@nodelib/fs.scandir2.1.5непряма
npm@nodelib/fs.stat2.0.5непряма
npm@nodelib/fs.walk1.2.8непряма
npm@swc/helpers0.5.15непряма
npm@types/node20.19.43непряма
npm@types/node26.0.1непряма
npm@types/prop-types15.7.15непряма
npm@types/react18.3.31непряма
npm@types/react-dom18.3.7непряма
npm@types/vscode1.125.0непряма
npmany-promise1.3.0непряма
npmanymatch3.1.3непряма
npmarg5.0.2непряма
npmautoprefixer10.5.2непряма
npmbaseline-browser-mapping2.10.43непряма
npmbinary-extensions2.3.0непряма
npmbraces3.0.3непряма
npmbrowserslist4.28.6непряма
npmcamelcase-css2.0.1непряма
npmcaniuse-lite1.0.30001805непряма
npmchokidar3.6.0непряма
npmclient-only0.0.1непряма
npmcommander4.1.1непряма
npmcssesc3.0.0непряма
npmcsstype3.2.3непряма
npmdetect-libc2.1.2непряма
npmdidyoumean1.2.2непряма
npmdlv1.1.3непряма
npmelectron-to-chromium1.5.389непряма
npmes-errors1.3.0непряма
npmescalade3.2.0непряма
npmfast-glob3.3.3непряма
npmfastq1.20.1непряма
npmfdir6.5.0непряма
npmfill-range7.1.1непряма
npmfraction.js5.3.4непряма
npmfsevents2.3.3непряма
npmfunction-bind1.1.2непряма
npmglob-parent5.1.2непряма
npmglob-parent6.0.2непряма
npmhasown2.0.4непряма
npmis-binary-path2.1.0непряма
npmis-core-module2.16.2непряма
npmis-extglob2.1.1непряма
npmis-glob4.0.3непряма
npmis-number7.0.0непряма
npmjiti1.21.7непряма
npmjs-tokens4.0.0непряма
npmlilconfig3.1.3непряма
npmlines-and-columns1.2.4непряма
npmloose-envify1.4.0непряма
npmmerge21.4.1непряма
npmmicromatch4.0.8непряма
npmmz2.7.0непряма
npmnanoid3.3.18непряма
npmnode-releases2.0.51непряма
npmnormalize-path3.0.0непряма
npmobject-assign4.1.1непряма
npmobject-hash3.0.0непряма
npmpath-parse1.0.7непряма
npmpicocolors1.1.1непряма
npmpicomatch2.3.2непряма
npmpicomatch4.0.5непряма
npmpify2.3.0непряма
npmpirates4.0.7непряма
npmpostcss8.5.26непряма
npmpostcss-import15.1.0непряма
npmpostcss-js4.1.0непряма
npmpostcss-load-config6.0.1непряма
npmpostcss-nested6.2.0непряма
npmpostcss-selector-parser6.1.4непряма
npmpostcss-value-parser4.2.0непряма
npmqueue-microtask1.2.3непряма
npmread-cache1.0.0непряма
npmreaddirp3.6.0непряма
npmresolve1.22.12непряма
npmreusify1.1.0непряма
npmrun-parallel1.2.0непряма
npmscheduler0.23.2непряма
npmsemver7.8.5непряма
npmsharp0.35.3непряма
npmsource-map-js1.2.1непряма
npmstyled-jsx5.1.6непряма
npmsucrase3.35.1непряма
npmsupports-preserve-symlinks-flag1.0.0непряма
npmtailwindcss3.4.19непряма
npmthenify3.3.1непряма
npmthenify-all1.6.0непряма
npmtinyglobby0.2.17непряма
npmto-regex-range5.0.1непряма
npmts-interface-checker0.1.13непряма
npmtslib2.8.1непряма
npmtypescript5.9.3непряма
npmundici-types6.21.0непряма
npmundici-types8.3.0непряма
npmupdate-browserslist-db1.2.3непряма
npmutil-deprecate1.0.2непряма
PyPIblack26.5.1непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImypy1.20.2непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-mock—непряма
PyPIruff0.16.6непряма
PyPItiktoken0.14.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:neuralmind@3.9.0 тягне 56 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з dfrostar/neuralmind. Читати поруч →

96diegosouzapw/OmniRouteNever stop coding. Free MIT AI gateway: one endpoint, 352 providers (150+ free), 1200+ models Kimi, Claude, GPT, Gemini, GLM, DeepSeek, MiniMax. Works with Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Cline & Copilot. Quota-aware auto-fallback, RTK+Caveman compression saves 15-95% tokens, MCP/A2A, Desktop/PWA. Built by 550+ contributorsВинятковий99awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsВинятковий96sickn33/agentic-awesome-skillsAAS Core is the local, agent-first control plane for complete catalog discovery, agent-owned selection, stack validation, and planning, backed by 2,115+ agentic skills. Includes CLI, local MCP, catalog, plugins, and Workbench.Винятковий96QwenLM/qwen-codeAn open-source AI coding agent that lives in your terminal.Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.